Marché de la localisation et de la cartographie simultanées (SLAM) par type de cartographie (SLAM 2D, SLAM 3D), produit (SLAM basé sur un filtre, SLAM basé sur un graphique, SLAM visuel, SLAM basé sur l'apprentissage profond, SLAM LiDAR), application (drones, robots, AV, AR), utilisateur final (fabrication et logistique, agriculture, électronique grand public, construction) et région 2024-2031

Évaluation du marché de la localisation et de la cartographie simultanées (SLAM) - 2024-2031

La localisation et la cartographie simultanées sont une technologie qui permet aux appareils ou aux robots de comprendre et de cartographier leur environnement en temps réel tout en déterminant simultanément leur propre position dans cet environnement. Ainsi, le rendu est très efficace pour d'autres applications dans l'armée et la défense, la fabrication et d'autres secteurs divers. Selon l'analyste de Market Research, le marché mondial de la localisation et de la cartographie simultanées a une valorisation de 262 millions USD en 2023. Les prévisions en subjuguant les revenus de 1,8 milliard USD en 2031.

La prolifération du marché est principalement due à de nombreux facteurs, tels que la demande croissante d'applications AR/VR, l'adoption croissante de véhicules autonomes et les progrès des technologies de capteurs. Cette augmentation de l'application du SLAM permet au marché de croître à un TCAC de 41,6 % de 2024 à 2031.

Marché de la localisation et de la cartographie simultanées (SLAM) définition/aperçu

La localisation et la cartographie simultanées sont le processus de création d'une carte à l'aide d'un véhicule sans pilote ou d'un robot qui navigue dans l'environnement. La localisation et la cartographie simultanées sont un système utilisé dans la cartographie robotique ou la cartographie robotique. Cette procédure utilise un ensemble complexe de calculs, d'algorithmes et d'entrées sensorielles pour naviguer. Elle permet la création à distance de données de système d'information géographique (SIG) dans des situations où l'environnement est dangereux pour les humains à cartographier. Une difficulté de calcul rencontrée lors du développement ou de la mise à niveau d'une carte est appelée localisation et cartographie simultanées. Les robots qui ont été conçus pour servir les applications SLAM sont appelés robots SLAM. La localisation et la cartographie simultanées (SLAM) sont une technique utilisée par les robots ou les véhicules sans pilote pour générer une carte tout en naviguant simultanément dans l'environnement, en utilisant la carte qu'ils génèrent. Les systèmes SLAM visuels doivent fonctionner en temps réel, de sorte que les données de localisation et de cartographie subissent régulièrement des ajustements groupés séparément, mais simultanément pour faciliter des vitesses de traitement plus rapides avant leur fusion finale. La technologie SLAM a de nombreuses applications, notamment la réalité augmentée, la projection d'images virtuelles et une gamme diversifiée de robots de terrain. La précision a été grandement améliorée grâce à la technologie de localisation et de cartographie simultanées.

Quels sont les facteurs qui encouragent le marché mondial de la localisation et de la cartographie simultanées (SLAM) ?

Le marché mondial du SLAM est stimulé par plusieurs facteurs clés qui favorisent son adoption et sa croissance. L'un des facteurs importants est la demande croissante de robots et de véhicules mobiles autonomes dans divers secteurs. Ces robots et véhicules s'appuient sur la technologie SLAM pour naviguer et cartographier leur environnement avec précision sans intervention humaine.

Alors que des secteurs tels que la fabrication, la logistique et l'agriculture continuent d'automatiser leurs opérations, la demande de solutions SLAM robustes continue de croître. La popularité croissante des applications de réalité augmentée (AR) et de réalité virtuelle (VR). La technologie SLAM joue un rôle crucial dans la réalisation d'expériences de réalité augmentée immersives en suivant avec précision la position et l'environnement de l'utilisateur en temps réel.

Dans les applications de réalité virtuelle, SLAM facilite la création d'environnements virtuels authentiques en cartographiant les espaces physiques et en intégrant de manière transparente le contenu numérique. Les cas d'utilisation croissants de la réalité augmentée et de la réalité virtuelle dans les jeux, le divertissement, l'éducation et les applications d'entreprise stimulent la demande de solutions SLAM avancées.

En outre, les progrès de la technologie des capteurs, en particulier dans les domaines du LIDAR, des systèmes de caméras et des capteurs inertiels, ont considérablement amélioré la précision et la fiabilité des algorithmes SLAM. Ces avancées technologiques ont conduit au développement de systèmes SLAM plus robustes et plus efficaces, capables de fonctionner dans des environnements divers et dans des conditions difficiles. Par conséquent, diverses industries, telles que la robotique, l'automobile et l'électronique grand public, sont de plus en plus confrontées à des défis qui intègrent la technologie SLAM dans leurs produits et services pour améliorer leurs performances et leurs fonctionnalités.

Quels sont les défis qui font chuter les ventes de localisation et de cartographie simultanées ?

Malgré les opportunités prometteuses, le marché mondial du SLAM est confronté à plusieurs défis qui pourraient entraver son adoption et sa croissance à grande échelle. La complexité et la rigueur de calcul des algorithmes SLAM, en particulier dans le contexte des applications en temps réel. Le développement de systèmes SLAM robustes capables de cartographier avec précision les environnements et de suivre les positions en temps réel tout en gérant efficacement les ressources de calcul, reste un obstacle technique.

En outre, il est difficile d'atteindre une précision et une fiabilité élevées dans des environnements divers et dynamiques, tels que les environnements extérieurs ou les espaces intérieurs encombrés. L'intégration et l'interopérabilité des systèmes SLAM avec les plateformes matérielles et logicielles existantes. De nombreuses industries, dont la robotique, l'automobile et la réalité augmentée, s'appuient sur un large éventail de composants matériels et de cadres logiciels. Il peut être difficile et nécessiter des efforts de personnalisation et de développement importants pour garantir une intégration et une compatibilité transparentes entre les solutions SLAM et ces plates-formes existantes. En outre, les problèmes d'interopérabilité entre les différents systèmes et normes SLAM peuvent constituer des obstacles à la collaboration et entraver l'évolutivité des applications basées sur SLAM dans divers secteurs.

Les problèmes de confidentialité et de sécurité associés à la technologie SLAM posent des problèmes, en particulier dans les applications impliquant des données ou des environnements sensibles. Étant donné que les systèmes SLAM s'appuient sur des capteurs tels que des caméras et des LIDAR pour collecter et traiter des données sur les espaces physiques, il existe des inquiétudes concernant les violations potentielles de la confidentialité et l'accès non autorisé à des informations sensibles. Il est essentiel de répondre à ces préoccupations et d’adopter des mesures de sécurité robustes pour protéger la confidentialité et l’intégrité des données afin de favoriser la confiance et l’adoption de la technologie SLAM.

Acuité par catégorie

L’augmentation de la production de drones stimulera-t-elle la croissance du marché ?

Selon les analyses, l’utilisation croissante de véhicules aériens sans pilote (UAV), communément appelés drones, est actuellement sur le point d’avoir un impact significatif sur l’expansion des entreprises opérant dans divers secteurs. Les drones offrent de nombreux avantages dans divers secteurs, notamment une efficacité opérationnelle améliorée, une réduction des coûts, une sécurité renforcée et l’accès à des environnements éloignés ou dangereux. Dans divers secteurs, tels que l'agriculture, la construction, l'inspection des infrastructures, la photographie aérienne et les interventions d'urgence, les véhicules aériens sans pilote (UAV) offrent aux entreprises la possibilité d'acquérir des données précieuses, de surveiller les actifs et d'exécuter des tâches avec plus de rapidité, de précision et de flexibilité.

Dans l'agriculture, les drones équipés de capteurs spécialisés peuvent surveiller la santé des cultures, évaluer l'état du sol et optimiser l'irrigation et l'application de pesticides, ce qui conduit à des rendements plus élevés et à une utilisation réduite des ressources. Dans la construction et les infrastructures, les drones peuvent effectuer des relevés aériens, surveiller l'avancement des travaux et inspecter les structures, améliorant ainsi les processus de planification, de surveillance et de maintenance des projets tout en réduisant les coûts et les risques associés aux inspections manuelles. Dans des secteurs tels que le pétrole et le gaz, les services publics et la sécurité publique, les drones peuvent effectuer une surveillance aérienne, surveiller les pipelines et les lignes électriques et participer aux opérations de recherche et de sauvetage, améliorant ainsi l'efficacité et la sécurité opérationnelles. Cette application croissante des drones renforce la demande de SLAM au cours de la période de prévision.

Comment les ventes de SLAM basé sur l'apprentissage profond se comporteront-elles sur le marché SLAM ?

La localisation et la cartographie simultanées basées sur l'apprentissage profond (SLAM) connaissent une croissance significative. Les techniques d'apprentissage profond ont révolutionné le domaine de la vision par ordinateur, permettant des capacités de perception plus précises et plus robustes. Les modèles d'apprentissage profond peuvent extraire des caractéristiques significatives des données des capteurs, telles que des images et des nuages de points, en exploitant les réseaux neuronaux et de grands ensembles de données. Cela permet une localisation et une cartographie plus précises dans des environnements complexes.

La disponibilité croissante de matériel puissant, tel que les unités de traitement graphique (GPU) et les accélérateurs spécialisés comme les unités de traitement tensoriel (TPU), a facilité la formation et le déploiement de modèles d'apprentissage profond pour les applications SLAM. Ces avancées matérielles permettent un traitement plus rapide de grands volumes de données de capteurs, rendant le SLAM en temps réel possible même sur des appareils aux ressources limitées.

La prolifération des approches basées sur les données et des cadres open source a abaissé la barrière à l'entrée pour les développeurs et les chercheurs intéressés par la mise en œuvre de solutions SLAM. La démocratisation de la technologie a suscité l'innovation et la collaboration au sein de la communauté SLAM, ce qui a entraîné des progrès rapides en termes de performances algorithmiques et d'évolutivité.

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Aperçu par pays/région

Quelle région a le plus de potentiel de croissance en matière de localisation et de cartographie simultanées ?

La région Asie-Pacifique présente un potentiel important pour l'avancement de la technologie de localisation et de cartographie simultanées (SLAM). Avec l'expansion rapide des économies, l'urbanisation croissante et les investissements croissants dans la robotique, les véhicules autonomes et les applications de réalité augmentée, il existe une demande croissante de solutions de localisation et de cartographie précises et fiables dans divers secteurs.

Des pays comme la Chine, le Japon et la Corée du Sud sont à la pointe de l'innovation technologique, avec des écosystèmes florissants d'institutions de recherche, de start-ups et d'entreprises établies qui stimulent les avancées dans les algorithmes et les applications SLAM.

De plus, la vaste base manufacturière et le marché de consommation de la région offrent de vastes perspectives pour le déploiement de produits et services compatibles SLAM, faisant de l'Asie-Pacifique un marché de croissance crucial pour la technologie SLAM.

Quelle région domine le marché de la localisation et de la cartographie simultanées ?

L'Amérique du Nord est en train de devenir une force dominante sur le marché de la localisation et de la cartographie simultanées (SLAM). Cette prédominance est attribuée à plusieurs facteurs. L'Amérique du Nord dispose d'un solide écosystème d'entreprises technologiques, d'institutions de recherche et de start-ups spécialisées dans la robotique, les véhicules autonomes, la réalité augmentée et d'autres applications compatibles SLAM.

La Silicon Valley, en Californie, et la région de Boston, dans le Massachusetts, sont des pôles majeurs d'innovation et d'investissement dans la technologie SLAM. De plus, l'Amérique du Nord abrite des acteurs de premier plan de l'industrie automobile, qui investissent massivement dans la technologie de conduite autonome et exploitent SLAM pour les capacités de localisation et de cartographie.

Les initiatives gouvernementales favorables, les cadres réglementaires favorables et la forte acceptation des technologies émergentes par les consommateurs contribuent également à la domination de l'Amérique du Nord sur le marché SLAM. En général, la région continue d'occuper une position importante dans la recherche, le développement et la commercialisation de solutions SLAM, ce qui en fait un acteur essentiel dans le paysage du marché mondial.

Paysage concurrentiel

Le paysage concurrentiel des marchés mondiaux de la localisation et de la cartographie simultanées est dynamique et évolutif, porté par l'évolution des préférences des clients, les avancées technologiques et la dynamique du marché. Les fournisseurs continuent d'innover et de différencier leurs offres pour rester compétitifs et conquérir des parts de marché dans ce secteur en pleine croissance.

Certains des principaux acteurs opérant sur le marché mondial de la localisation et de la cartographie simultanées comprennent 

• Alphabet
• Amazon Robotics
• Apple
• Microsoft
• Clearpath Robotics
• Aethon
• The Hi-Tech Robotic Systemz
• Facebook
• Intellias
• MAXST
• Intel
• Magic Leap
• Rethink Robotics
• Skydio
• NavVis
• Mobile Industrial Robot Aps
• Google
• Uber
• Sony
• Vecna
• Locus Robotics
• Fetch Robotique
• IRobot
• LG Electronics
• Wikitude
• SLAM
• DJI
• AVIC

Derniers développements 

• En octobre 2020, Apple Inc. a acquis Vilynx Inc. Les solutions d'intelligence artificielle d'Apple, qui sont fusionnées avec l'iPhone et ses applications, se sont renforcées grâce à cette acquisition.
• En février 2020, Facebook, Inc. a acquis Scape Technologies Ltd. Cette acquisition offre à Facebook un grand nombre de possibilités de réalité augmentée basées sur SLAM.
• En décembre 2018, Intel (États-Unis) s'est associé à Waymo (États-Unis), une filiale d'Alphabet capable de fournir une puissance de calcul aux véhicules autonomes de niveaux 4 et 5.
• En juin 2020, OTTO Motors, une division de Clearpath Robotics, a levé 29 millions USD de financement de série C pour soutenir la croissance continue de sa plateforme de robot mobile autonome (AMR). Ce financement a été utilisé pour accroître le réseau mondial de partenaires de livraison d'OTTO et pour renforcer sa feuille de route de produits pour les clients d'entreprise, en mettant l'accent sur la technologie d'automatisation de pointe de l'entreprise.
• En mai 2020, Kudan Inc a développé KudanSLAM1 dans des caméras ToF utilisant des produits Analog Devices, KK, ainsi que le développement collaboratif d'un logiciel de démonstration SLAM 3D fonctionnant sur ROS. L'utilisation de caméras ToF dans la robotique indépendante permet au SLAM 3D de fonctionner même dans des environnements faiblement éclairés où les caméras RVB autonomes sont inefficaces.

Périmètre du rapport

Marché de la localisation et de la cartographie simultanées (SLAM), par catégorie

Type 

• SLAM 2D
• 3D SLAM

Produit 

• SLAM basé sur des filtres
• SLAM basé sur des graphiques
• SLAM visuel
• SLAM basé sur le Deep Learning
• SLAM LiDAR

Application 

• UAV
• Robots
• AV
• AR

Fr d-Utilisateur 

• Fabrication et amp; Logistique
• Agriculture
• Électronique grand public
• Construction

Région 

• Amérique du Nord
• Europe
• Asie-Pacifique
• Amérique latine
• Moyen-Orient et amp; Afrique

Méthodologie de recherche des études de marché 

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Raisons d'acheter ce rapport

Analyse qualitative et quantitative du marché basée sur une segmentation impliquant à la fois des facteurs économiques et non économiques Fourniture de données sur la valeur marchande (en milliards USD) pour chaque segment et sous-segment Indique la région et le segment qui devraient connaître la croissance la plus rapide et dominer le marché Analyse par géographie mettant en évidence la consommation du produit/service dans la région ainsi qu'indiquant les facteurs qui affectent le marché dans chaque région Paysage concurrentiel qui intègre le classement du marché des principaux acteurs, ainsi que les lancements de nouveaux services/produits, les partenariats, les expansions commerciales et les acquisitions au cours des cinq dernières années des entreprises présentées Profils d'entreprise complets comprenant un aperçu de l'entreprise, des informations sur l'entreprise, une analyse comparative des produits et une analyse SWOT pour les principaux acteurs du marché Les perspectives actuelles et futures du marché de l'industrie par rapport aux développements récents qui impliquent des opportunités et des moteurs de croissance ainsi que des défis et des contraintes des régions émergentes et développées Comprend une analyse approfondie du marché sous différents angles grâce à l'analyse des cinq forces de Porter Fournit un aperçu du marché grâce à un scénario de dynamique du marché de la chaîne de valeur, ainsi que des opportunités de croissance du marché dans les années à venir Assistance des analystes après-vente pendant 6 mois

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